SQL과 NoSQL 데이터베이스: 무엇이 다를까요?

'구조적 쿼리 언어(Structured Query Language)'의 약자인 SQL은 1970년대부터 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 관리하는 데 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 스토리지 비용이 비쌌던 초기 몇 년 동안 SQL Database는 데이터 중복을 줄이는 데 중점을 두었습니다.

SQL은 오늘날에도 여전히 데이터가 다양한 방식으로 연결된 행과 테이블에 저장되는 관계형 데이터베이스 쿼리에 널리 사용됩니다. 하나의 테이블 레코드가 다른 레코드나 다른 많은 레코드에 연결되거나 많은 테이블 레코드가 다른 테이블의 많은 레코드와 연결될 수 있습니다. 이러한 관계형 데이터베이스는 빠른 데이터 저장 및 복구를 제공하며, 대량의 데이터와 복잡한 SQL Query를 처리할 수 있습니다.

NoSQL는 비관계형 데이터베이스로, SQL Database와는 다른 구조(행 및 열이 아님)를 허용하고 데이터에 가장 적합한 형식을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 'NoSQL'이라는 용어는 2000년대 초반이 되어서야 만들어졌습니다. NoSQL 데이터베이스가 때때로 일부 SQL 명령을 지원하므로, 'NoSQL'이라는 용어는 시스템이 SQL을 사용하지 않는다는 의미는 아닙니다. 좀 더 정확하게 말하면 'NoSQL'은 'SQL뿐만 아니라(not only SQL)'로 정의되기도 합니다.

기초를 다지려면 Jamil Spain의 다음 동영상을 참조하세요.

SQL Database는 구조화된 데이터, 즉 변수와 엔티티 간의 관계가 있는 데이터를 처리하는 데 유용합니다.

일반적으로 SQL Database는 수직적으로 확장할 수 있습니다. 즉, 더 많은 CPU, RAM 또는 SSD 기능을 추가하는 대형 서버로 마이그레이션하여 서버의 부하를 늘릴 수 있다는 뜻입니다. 수직 확장성이 가장 자주 사용되지만 SQL Database는 (잘 지원되지 않음에도) 샤딩 또는 파티셔닝 로직을 통해 수평으로 확장할 수도 있습니다.

SQL Database 스키마는 열이나 속성이 있는 테이블과 레코드 행을 사용하여 관계형, 테이블 형식으로 데이터를 구성합니다. SQL은 엄격하게 미리 정의된 스키마와 함께 작동하기 때문에 SQL Database를 시작하기 전에 데이터를 구성하고 구조화해야 합니다.

SQL을 사용하는 RDBMS는 ACID라는 약어로 알려진 네 가지 속성을 표시해야 합니다. 이를 통해 트랜잭션이 성공적으로 처리되고 SQL Database가 높은 수준의 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

• 원자성(Atomicity): 모든 트랜잭션은 완전히 성공하거나 실패해야 하며 시스템 장애가 발생하더라도 부분적으로 완료된 상태로 둘 수 없습니다.
• 일관성(Consistency): 데이터베이스는 모든 단계에서 검증하고 손상을 방지하는 규칙을 따라야 합니다.
• 격리(Isolation): 동시 트랜잭션은 서로 영향을 미칠 수 없습니다.
• 내구성(Durability): 트랜잭션은 최종적이며 시스템 오류조차도 전체 트랜잭션을 '롤백'할 수 없습니다.

SQL Database는 현재 오랜 역사를 가지고 있기 때문에 거대한 커뮤니티를 갖추고 있으며, 온라인에서 안정적인 코드베이스의 많은 사례를 확인할 수 있습니다. SQL 및 관계형 데이터 프로그래밍을 지원할 수 있는 전문가들이 많이 있습니다.

• Db2
• MySQL
• PostgreSQL
• YugabyteDB 
• CockroachDB 
• Oracle Database
  
• Azure SQL Database

SQL과 달리 NoSQL 시스템을 사용하면 데이터베이스 내에서 다양한 데이터 구조로 작업할 수 있습니다. 비정형 데이터에 대한 동적 스키마를 허용하기 때문에 데이터를 미리 계획하고 구성할 필요가 적고 수정하기가 더 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 새 속성과 필드를 추가할 수 있을 뿐만 아니라 데이터베이스 전반에 걸쳐 다양한 구문을 사용할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 더 잘 확장되므로 필요에 따라 추가 서버나 노드를 추가하여 부하를 늘릴 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형이 아니므로 데이터를 행과 테이블에만 저장하지 않습니다. 대신 일반적으로 다음 네 가지 유형의 구조 중 하나에 속합니다.

• 열 지향 - 데이터가 행이 아닌 사실상 무제한의 열로 그룹화된 셀에 저장됩니다.
• 키 값 저장소 - 연관 배열(사전 또는 맵이라고도 함)을 데이터 모델로 사용합니다. 이 모델은 데이터를 키-값 쌍의 모음으로 나타냅니다.
• 문서 저장소 - 문서를 사용하여 XML, YAML, JSON(JavaScript Object Notation) 및 BSON을 포함한 표준 형식의 데이터를 보관하고 인코딩합니다. 단일 데이터베이스 내의 문서가 서로 다른 데이터 유형을 가질 수 있다는 이점이 있습니다.
• 그래프 데이터베이스 - 서로 다른 데이터 세트가 서로 어떻게 관련되어 있는지 보여주는 그래프로 데이터를 나타냅니다. Neo4j, RedisGraph(Redis에 내장된 그래프 모듈), OrientDB가 그래프 데이터베이스의 예입니다.

SQL은 ACID 속성을 요구하는 반면, NoSQL은 CAP 이론을 따릅니다(IBM의 DB2, MongoDB, AWS의 DynamoDB, Apache의 CouchDB와 같은 일부 NoSQL 데이터베이스도 ACID 규칙을 통합하고 따를 수 있음).

CAP 정리에 따르면 분산 데이터 시스템은 다음 세 가지 속성(CAP의 약어를 형성함) 중 두 개만 한 번에 보장할 수 있는 절충안을 허용합니다.

• 일관성(Consistency): 모든 요청은 가장 최근 결과 또는 오류를 수신합니다. MongoDB는 강력한 일관성 시스템의 예이며, Cassandra와 같은 다른 시스템은 최종 일관성을 제공합니다.
• 가용성(Availability): 모든 요청에 오류가 없는 결과가 있습니다.
• 파티션 허용 오차(Partition tolerance): 노드 간의 지연이나 손실이 발생해도 시스템 작동이 중단되지 않습니다.

NoSQL은 빠르게 채택되었지만 사용자 커뮤니티가 작기 때문에 지원이 적습니다. NoSQL 사용자는 독점적인 많은 SQL 언어와 달리 오픈 소스 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다.

• Redis
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandra
• Elasticsearch
• BigTable
• Neo4j
• HBase

SQL은 관련 데이터로 작업할 때 좋은 선택입니다. 관계형 데이터베이스는 효율적이고 유연하며 모든 애플리케이션에서 쉽게 액세스할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 이점은 한 사용자가 특정 레코드를 업데이트하면 데이터베이스의 모든 인스턴스가 자동으로 새로 고쳐지고 해당 정보가 실시간으로 제공된다는 것입니다.

SQL과 관계형 데이터베이스를 사용하면 많은 양의 정보를 쉽게 처리하고, 필요에 따라 확장할 수 있으며, 예를 들어 여러 파일을 변경하는 대신 데이터를 한 번만 업데이트하면 되므로 데이터에 유연하게 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터 무결성을 평가하는 데 가장 적합합니다. 각 정보가 한 곳에 저장되기 때문에 이전 버전이 상황을 헷갈리게 만드는 문제가 없습니다.

Uber, Netflix, Airbnb 등 대부분의 대형 기술 기업은 SQL을 사용합니다. 자체 데이터베이스 시스템을 구축하는 Google, Facebook, Amazon과 같은 주요 기업도 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석합니다.

SQL은 데이터 유효성을 보장하는 데 가치가 있지만 NoSQL은 빅 데이터의 가용성이 더 중요할 때 좋습니다. 요구 사항 변화로 인해 회사가 확장해야 할 때도 좋은 선택입니다. NoSQL은 사용하기 쉽고 유연하며 뛰어난 성능을 제공합니다.

NoSQL은 대량의(또는 끊임없이 변화하는) 데이터 세트가 있거나 유연한 데이터 모델로 작업하거나 관계형 모델에 맞지 않는 요구 사항으로 작업할 때도 좋은 선택입니다. 비정형 데이터로 작업할 때는 문서 데이터베이스(예: CouchDB, MongoDB, Amazon DocumentDB)가 적합합니다. 강력한 무결성 보장 없이 키-값 저장소에 빠르게 액세스하려면 Redis가 최선의 선택일 수 있습니다. 많은 데이터에 대한 복잡하거나 유연한 검색이 필요한 경우 Elastic Search가 좋은 선택입니다.

확장성은 NoSQL 데이터베이스의 중요한 이점입니다. SQL과 달리, 기본 제공 샤딩 및 고가용성 요구 사항으로 인해 수평 확장이 가능합니다. 또한 Facebook에서 개발한 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스는 많은 서버에 분산된 방대한 양의 데이터를 처리하여 단일 장애 지점이 없고 가용성을 극대화합니다.

관계형 데이터베이스에 적합하지 않은 대량의 데이터에 의존하기 때문에 NoSQL 시스템을 사용하는 다른 대기업으로는 Amazon, Google, Netflix가 있습니다. 일반적으로 데이터 세트가 광범위할수록 NoSQL이 더 좋은 선택일 가능성이 높아집니다.

데이터베이스를 선택하거나 제안하는 것은 대부분의 데이터베이스 전문가의 주요 책임이며, 'SQL 및 NoSQL 비교'는 정보에 입각한 의사 결정에 유용한 기준입니다. 두 데이터베이스 중 하나를 고려할 때는 중요한 데이터 요구 사항과 함께, 성능 및 가동 시간 목표를 달성하는 데 도움이 되는 허용 가능한 절충안을 고려하는 것도 중요합니다.

IBM Cloud는 클라우드 네이티브 데이터베이스를 통해 여러 SQL 및 NoSQL 데이터베이스의 클라우드 호스팅 버전을 지원합니다. 최적의 옵션을 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 '데이터베이스 환경에 대한 간략한 개요' 및 'IBM Cloud에서 데이터베이스를 선택하는 방법'을 참조하세요.

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